UNIVERSIDADE CATÓLICA PORTUGUESA
CENTRO REGIONAL DE VISEU INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE DE VISEU
Utilização de uma ferramenta informática no
planeamento cirúrgico de implantes dentários
- SAC Assessment Tool –
Dissertação apresentada à Universidade Católica Portuguesa Para obtenção do grau de Mestre em Medicina Dentária
UNIVERSIDADE CATÓLICA PORTUGUESA
CENTRO REGIONAL DE VISEU INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE DE VISEU
MESTRADO INTEGRADO EM MEDICINA DENTÁRIA
IMPLANTOLOGIA /INFORMÁTICA MÉDICO-DENTÁRIA
Utilização de uma ferramenta informática no
planeamento cirúrgico de implantes dentários
SAC Assessment Tool
-Dissertação apresentada à Universidade Católica Portuguesa Para obtenção do grau de Mestre em Medicina Dentária
Por:
André Eduardo Rebolo da Silva Orientador:
Prof. Doutor André Correia Coorientador:
Prof. Doutor Pedro Rodrigues Mestre Tiago Marques
“To make the difference you just need to be different, because
normal people always prefer something that is already done.
That’s why there are winners, losers and those who can’t fight.”
AGRADECIMENTOS
À minha mãe, irmã e avó, que todos os dias se afirmam como o meu pilar, por todo o carinho e apoio que me proporcionaram durante todos os momentos da minha vida pessoal e académica. Por serem a minha inspiração. A união é e sempre será a nossa força, obrigado.
Ao meu orientador, Prof. Doutor André Correia, por ser uma das razões do desenvolvimento desta investigação. Pela contribuição fundamental e imprescindível, pela disponibilidade e constante vontade de me proporcionar as melhores condições para crescer como homem e aluno. Obrigado professor. Aos meus co-orientadores, Prof. Doutor Pedro Pereira Rodrigues e Mestre Tiago Marques pelo auxílio na redação da dissertação.
Ao Mestre Bruno Leitão, embora o Mestre seja um título temporário, nunca fez tanto sentido. Pela amizade, pelo companheirismo e por tudo o que me ensinou, não só nos últimos anos, mas sobretudo neste ano que passamos, obrigado mestre.
À Prof. Doutora Andreia Figueiredo e à Prof. Doutora Mariana Seabra por serem um dos pilares do meu sucesso académico. Por serem das pessoas que mais me inspiraram neste percurso. Obrigado.
Ao meu irmão Luís Clemente, por todo o carinho e amizade, desde o início que começamos esta jornada e agora, no fim, a sensação é sempre a mesma: que nunca acabe. Meu amigo, até já. Obrigado.
À Mestre Marta Garcia, pela amizade extraordinária que conservamos durante estes anos e pela eterna disponibilidade e presença na minha vida. Obrigado Marta.
Á Sofia Mota e à Rita Costa, por estes anos inesquecíveis que passamos juntos, de conquistas e desilusões que farão sempre parte de uma memória que certamente irá prevalecer no futuro. Obrigado.
Ao David Martins e ao Luís Azevedo, pelo constante incentivo e compreensão que sempre demonstraram nos momentos menos bons. Obrigado pela grande amizade. Até já.
RESUMO
A SAC Assessment Tool é uma ferramenta informática lançada pelo International
Team for Implantology em 2007 com o objetivo de auxiliar os Médicos Dentistas
no diagnóstico e no plano de tratamento de uma reabilitação com implantes dentários. Neste estudo, foi utilizada a vertente de avaliação cirúrgica desta ferramenta informática, em pacientes eventualmente candidatos a uma reabilitação com implantes dentários, com os seguintes objetivos: analisar e caraterizar a desdentação parcial e validar esta ferramenta informática enquanto sistema de suporte à decisão clínica.
Numa primeira fase, efetuou-se uma análise descritiva das zonas desdentadas de pacientes desdentados parciais da Clínica Universitária, particularmente ao nível da classificação da desdentação parcial de Kennedy e do American College
of Prosthodontics, utilizando a SAC Assessment Tool.
Numa segunda fase, foram selecionados de forma aleatória 30 casos clínicos, dos quais foram recolhidos dados da anamnese, modelos de estudo, fotografias intra-orais e radiografias panorâmicas. Todos os dados foram analisados, com e sem acesso à SAC Assessment Tool por um Médico Dentista que se considerou como “Gold-standard” para efeitos de análise comparativa, e por um grupo de três Médicos Dentistas com experiência clínica e formação pós-graduada inferior. Os dados foram analisados através dos testes de concordância estatística – teste estatístico K (Fleiss Kappa), coeficiente de inter-relação de classes (ICC) e proporção de concordância. Obtiveram-se então os seguintes resultados: maior prevalência de indivíduos na faixa etária dos 56-83 anos (63,32%) e medicamente comprometidos (53,00%); 51,66% dos casos são Classes III de Kennedy na arcada superior e 40,00% são Classes I de Kennedy na arcada inferior; a Classe IV de desdentação parcial é a mais prevalente (65,00%); apenas 22,00% dos pacientes apresentam uma boa higiene oral; 50,66% dos casos são de grau de complexidade elevado, 30,66% são de grau intermédio e 18,66% de grau baixo. Há um aumento significativo de concordância quando os Avaliadores comparados com um perito, utilizam a SAC para realizar o diagnóstico de diversas áreas desdentadas, mostrando que a SAC é uma ferramenta bastante útil e eficaz para utilização na prática clínica.
Palavras-Chave: Informática Médico-Dentária, Sistemas de Suporte à Decisão Clínica, Implantes Dentários, Educação em Medicina Dentária, Fatores de risco.
ABSTRACT
The SAC Assessment Tool is an informatics software launched by the International Team for Implantology in 2007 aiming to help dentists in the diagnose and treatment plan in an oral rehabilitation with dental implants. The current study evaluated the surgical assessment of the SAC Assessment Tool with the main objective of analyse and characterize the partial edentulism and validate the informatics tool as a clinical decision support system.
In the 1st phase, was performed a descriptive analysis of the partial edentulous
patients at the University Clinic using the SAC Assessment Tool.
In the 2nd phase, were random selected 30 clinical cases and clinical records,
study models, intra and extra-oral photos and panoramic radiographies were obtained. All data were analysed with and without SAC Assessment Tool by a “Gold-standard” and compared with 3 reviewers with clinical experience and postgraduate qualification.
All data were analysed using statically agreement tests (Fless Kappa), inter-class correlation (icc) and agreement rate.
The following results were obtained: there was a major prevalence of individuals with higher age (56-83 years) – 63,32% and medical status compromised 53,00%; 51,66% of the clinical cases were superior Kennedy’s Class III and 40,00% were inferior Kennedy’s Class I; As regards the Classification of Partial Edentulism, Class IV were the most prevalent (65,00%); only 22,00% of the patients had a good oral hygiene; 50,66% were Complex cases, 30,66% were Advanced and 18,66% were Straightforward. There was a higher agreement when Reviewers and Gold standard use the SAC Assessment Tool and compared their evaluation. The results showed that the SAC Classification is a very useful informatics tool that helps in clinical practice.
Key-words: Dental informatics, Clinical Decision Support Systems, Dental Implants, Dental education, Risk factors.
ÍNDICE
AGRADECIMENTOS ... VII RESUMO ... IX ABSTRACT ... XI
1.INTRODUÇÃO ... 1
1.1Sistemas de suporte à decisão clínica ... 4
1.2 Componentes dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica ... 5
1.3Classificação dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica ... 11
1.4 Aplicação dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica em Medicina Dentária .. 14
1.4.1. Classificação SAC ... 16
1.4.2 Fatores determinantes genéricos ... 18
1.4.3 Fatores Modificadores ... 20
2.OBJETIVOS ... 29
3.MATERIAIS E MÉTODOS ... 33
Critérios de inclusão da amostra ... 36
Critérios de exclusão da amostra ... 36
Método de colheita de dados ... 37
4.RESULTADOS ... 41
4.1 Descrição da amostra ... 43
4.2 Género e Idade ... 43
4.3 Classificação de Kennedy e Classificação do Edentulismo Parcial ... 44
4.5 Análise descritiva da Classificação SAC ... 46
4.5.1 Análise descritiva dos Fatores Genéricos da Classificação SAC ... 46
4.5.2 Fatores de risco estético ... 47
4.5.3 Volume ósseo ... 49
4.5.4 Análise descritiva da Classificação SAC ... 50
4.5.5 Validação da SAC Assessment Tool ... 51
5.DISCUSSÃO ... 55
5.1 Caracterização da amostra do estudo ... 57
5.2 Fatores Genéricos da Classificação SAC ... 59
5.3 Fatores de Risco Estético ... 61
5.5 Análise da Validação da SAC Assessment Tool ... 67 6.CONCLUSÃO ... 71 7.BIBLIOGRAFIA ... 75 8.ANEXOS ... 87 Índice de Figuras ... 92 Índice de Tabelas ... 93
A reabilitação de pacientes parcial ou totalmente desdentados pode ser efetuada com recurso a prótese dentárias retidas ou suportadas por implantes dentários. Consoante a situação clínica em análise, existem diferentes protocolos de tratamento que podem ser aplicados.(1–3)
Os critérios de diagnóstico que influenciam a avaliação de um determinado caso clínico, têm sido descritos exaustivamente na literatura científica de Medicina Dentária das últimas décadas, refletindo-se sempre num determinado grau de risco cirúrgico e restaurador, com consequências finais na reabilitação funcional e estética que se pretende efetuar.
No entanto, apesar de estarem identificados e descritos, verifica-se uma limitação no desenvolvimento de sistemas de classificação universais que permitam definir o nível da complexidade e possíveis complicações do tratamento.(2,4,5)
Em 2003, a International Team for Implantology (ITI) adotou um sistema de suporte à decisão clínica que permite avaliar o grau de dificuldade cirúrgico e protético de uma reabilitação oral. Desde 2003 a 2007, o sistema adotado sofreu diversas alterações e através de vários consensos, foi classificado em “Simples, Avançado ou Complexo” – SAC Classification System.(2)
Como sistema de suporte à decisão clínica revela ser um instrumento útil na prática reabilitadora com recurso aos implantes, visando a padronização de um diagnóstico de diferentes situações clínicas. No entanto, importa salientar que os conhecimentos clínicos e a experiência do médico podem induzir sempre alguma subjetividade perante o diagnóstico e o tratamento.(2)
Neste sentido, a Informática Médico-Dentária pode dar um contributo decisivo no desenvolvimento de sistemas computorizados que ajudem nesta sistematização, como sejam, por exemplo, os sistemas de suporte à decisão clínica.
1.1 Sistemas de suporte à decisão clínica
Os sistemas de suporte à decisão clínica são programas informáticos projetados com o objetivo de fornecer suporte especializado aos clínicos durante a tomada de decisões médicas, pois usam os dados e conhecimento clínico com o objetivo de fornecer suporte teórico na decisão prática.(6) Estes sistemas podem ser
utilizados no diagnóstico, prevenção e na avaliação da complexidade do futuro tratamento, possibilitando uma melhor decisão clínica durante o plano de tratamento.(7)
Desta forma, do ponto de vista informático, os sistemas de suporte à decisão clínica trabalham a informação de forma sistematizada e estruturada, auxiliando na avaliação da terapêutica de um paciente.(7)
Com a evolução tecnológica, vários estudos foram realizados com o objetivo de perceber a utilidade dos sistemas de suporte à decisão clínica nas diferentes áreas da medicina. (7–9) Em 2009, Amarasingham et al (8), realizaram um estudo
multicêntrico hospitalar para avaliar o uso de uma ferramenta informática para o processamento de dados clínicos. Após analisarem 167.233 pacientes, concluíram que os hospitais com sistemas de suporte de decisão clínica obtiveram menos complicações, menor rácio de mortalidade e uma redução de custos comparativamente aos hospitais que não tinham registos autonomizados.
Garg et al (10) eKawamoto et al (9) efetuaram estudos de revisão sobre a utilidade
dos sistemas de suporte à decisão clínica na tomada de decisões médicas, comprovando que 64-68% dos profissionais melhoraram o seu desempenho médico com a utilização das diferentes ferramentas informáticas.
Atualmente, a progressão tecnológica permite que os sistemas de suporte à decisão clínica possam ser encontrados em várias áreas da saúde, incluindo a medicina dentária, mostrando-se cada vez mais fundamentais e efetivos no tratamento dos pacientes.(7,11–14)
1.2 Componentes dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica
Em 2004, Mendonca et al (15) caracterizaram a maioria dos sistemas de suporte
à decisão clínica através de quatro componentes fundamentais para haver uma abordagem por parte do utilizador através de um interface computorizado:
1. Mecanismo de interferência; 2. Base de conhecimento; 3. Memória de trabalho; 4. Módulo de explicação;
Fig. 1 – Sistema de Suporte à Decisão Clínica Adaptado de Mendonca et al (15)
O mecanismo de interferência é parte íntegra e principal de todo e qualquer sistema autonomizado e computorizado (Fig.2). Este, através da base de conhecimento e dos dados clínicos de cada paciente consegue projetar soluções através de determinadas condicionantes. O mecanismo de interferência controla o tipo de ações que necessitam de ser tomadas pelo sistema, de forma a serem exibidas num sistema de diagnóstico.(15)
Todo o conhecimento utilizado pelo mecanismo de interferência advém da base de conhecimento adquirido pelo sistema (Fig. 3).(15) A base de conhecimento,
tem origem num processo autónomo, adquirido através de fontes externas. Contém informação acerca do propósito que serve o sistema de suporte à
conclusão final. O conhecimento é adquirido através de bases de dados, livros e artigos.(15)
Por sua vez, a memória de trabalho é a junção de todos os dados relativos ao paciente. Estes poderão estar presentes numa base de dados existente importada para o sistema, ou então, de forma automatizada, inseridos de forma a criar uma memória disponível para o utilizador.(15)
Por fim, Mendonca et al (15) elucidam que o módulo de explicação poderá não
estar presente em todos os sistemas de suporte à decisão clínica. Este módulo cria justificações para as conclusões diferidas pelo motor de interferência ao relacionar a base de conhecimento com a memória de trabalho (Fig.4).(15)
Fig. 2 – Resultado processado pelo “mecanismo de interferência” do programa SAC
Fig. 3 – Exemplo de pergunta do programa SAC Assessment Tool, representativa da sua “base de conhecimento”
Fig. 4 – Exemplo do componente “memória de trabalho” do programa SAC Assessment Tool, representando todos os dados registados pelo utilizador
Fig. 5 – Exemplo de “módulo de explicação” do programa SAC Assessment Tool após conclusão da introdução dos dados
Num artigo muito recente, de 2016, Pheng Goh et al (11) fizeram uma pesquisa
sobre os recentes sistemas de suporte à decisão clínica em Medicina Dentária. Os autores descrevem o funcionamento de um sistema de suporte à decisão clínica e identificam as barreiras mais comuns que os Médicos Dentistas têm que enfrentar para adaptarem os sistemas ao seu ritmo de trabalho e informação (Fig. 6). Do ponto de vista Médico, o problema e a solução numa clínica dentária referem-se ao tratamento que melhor se adequa ao paciente. A decisão feita pelo Médico vai depender da patologia em si, que por sua vez influencia o critério adotado juntamente com a informação relevante fornecida pelo doente ao clínico.(11)
Fig. 6 – Funcionamento de um sistema de suporte à decisão clínica Adaptado de Pheng Goh at al (11)
Este tipo de sistema é baseado no modelo PICO utilizado por diversos clínicos no suporte clínico através da medicina baseado na evidência. Este modelo consiste em conduzir o médico a realizar perguntas ao
P
aciente, de forma a reunir toda a informação necessária para poderI
ntervir,C
omparando todas as alternativas de tratamento com o objetivo final de obter umO
utcome – que serádiagnosticar e realizar o melhor plano de tratamento possível para o paciente.(16)
Fig. 7 – Modelo PICO
Informação Médico Patologia
Um programa que suporte uma decisão clínica é importante na ação médica, melhorando o desempenho do clínico e diminuindo o desconforto e tempo de consulta de um paciente.(11,17) Como tal, um sistema de suporte à decisão clínica
deve ser:
1. Rápido de executar; 2. Fácil de usar e intuitivo;
3. Fornecer as informações corretas nos planos de tratamento para cada paciente;
4. Assistência nas prescrições médicas baseadas no perfil de cada paciente.
Dhiman et al (18), acrescentam ainda que um sistema de suporte deve ter a
capacidade de servir preventivamente (realizando a triagem e possíveis sugestões para abordar uma patologia), realizar o diagnóstico diferencial e projetar diferentes planos de tratamento (recorrendo a diferentes guidelines e doses farmacêuticas recomendadas).
1.3 Classificação dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica
Os sistemas de suporte à decisão clínica têm diferentes classificações de acordo com vários autores.
Vikram et al (7) classificam como sistemas isolados ou sistemas integrados,
dependendo do grau de complexidade de informação. Para os autores, sistemas integrados, são sistemas que interagem entre si, utilizando bases de dados que permitem o cruzamento da informação, como por exemplo: registo clínico dos pacientes, sistemas de radiologia, prescrição médica, entre outros.(7,15)
Este tipo de sistema apresenta duas grandes vantagens:
1. Não necessitam de introduzir a informação, uma vez que já se encontra armazenada eletronicamente.
2. Funcionam de forma proactiva e independente, não necessitando o utilizador de solicitar a informação.
Em 2004, Mendonca et al (15) classificaram os sistemas de acordo com o
conteúdo programado e com a forma como o conhecimento é representado. Os autores qualificam o conteúdo programado como sistemas de ciclo aberto, onde os sistemas de suporte à decisão clínica projetam as conclusões e enviam a informação, no entanto cabe a decisão ao clínico. Sistema de ciclo fechado em que todas as ações são automaticamente geradas pelo sistema, sem a opinião médica.(15)
De acordo com o conhecimento representado, os sistemas de suporte à decisão clínica apresentam outra classificação:
1. Sistemas algorítmicos. 2. Sistemas probabilísticos. 3. Redes neuronais.
4. Sistemas lógicos e dedutivos. 5. Sistemas híbridos.
Os sistemas algorítmicos, são estipulados através de fluxogramas que conduzem o clínico a uma reposta final. Seguem diferentes algoritmos que preveem uma resposta de acordo com a informação estipulada inicialmente. Têm como vantagem não necessitar de um grande número de amostras, no
entanto apresentam uma inflexibilidade nas conclusões que levam à resposta. Para além desta desvantagem, estes sistemas não são autónomos, ou seja, é necessário fazer uma alteração do conhecimento embutido no sistema em caso de atualização da informação existente.(15)
Os sistemas probabilísticos, reconhecem a probabilidade de uma patologia que incide numa população e associam essas taxas aos casos clínicos individuais, de forma a prever a patologia mais provável para cada paciente.(15)
Embora, haja algumas desvantagens em relação a este tipo de sistema, como por exemplo, a possibilidade da probabilidade ter sido obtida a partir de uma amostra onde não se insere o doente em causa, e não existirem probabilidades conhecidas sobre todas as patologias, o sistema probabilístico apresenta como vantagens refletir sempre uma probabilidade de diagnóstico ou de sucesso de um determinado tratamento, emitindo essa informação para o clínico.(15)
Numa terceira classificação, surgem as redes neuronais. Estas operam a partir de algoritmos que requerem tentativas de acerto, de forma a criar soluções para os problemas.(15) Segundo Brickley et al (13) as redes neuronais são sistemas complexos, mas quando integradas em ambientes clínicos aumentam a qualidade dos cuidados de saúde prestados aos doentes.
Os sistemas lógicos e dedutivos, utilizam regras lógicas para posteriormente realizar as conclusões. Estas regras são embutidas no sistema sobre uma série de questões específicas idealizadas por especialistas, de forma a tomar as melhores decisões clínicas.(15) Embora se tornem mais especializados, tem
como desvantagem a possibilidade de serem ignoradas determinadas patologias menos prevalentes, caso os sistemas não estejam bem ajustados para patologias de menor frequência.(15)
Por último, os sistemas híbridos, segundo os autores, consistem na junção de todas os sistemas abordados até agora, de forma a colmatar as desvantagens apresentadas por cada sistema de forma isolada.(15)
Todavia, existem na literatura outras classificações à cerca dos sistemas de suporte de decisão clínica, que embora usufruem de outras nominações, os conceitos persistem.
Em 2014, O’ Sullivan et al (19) classificaram de acordo com a complexidade das
funções do sistema. Para os autores, existem os sistemas simples e complexos. Um sistema simples aceita o comando definido pelo usuário e este reproduz uma resposta, como por exemplo: utilizar um sistema para verificar as reações adversas de um fármaco – o clínico introduz o nome da substância química, e o sistema fornece as informações.
Um sistema complexo, utiliza uma inteligência artificial, algoritmo lógico-dedutivo, uma base de dados para alertar o utilizador, realizador diagnósticos e fornecer planos de tratamento ao clínico.
Ainda no mesmo ano, Khalifa et al (20) sugeriram também uma classificação em dois grupos: sistemas básicos e sistemas avançados, embora a metodologia seja bastante semelhante às anteriores.
No entanto, em 2016, Pheng Goh et al (11) sugeriram uma nova forma de classificação dos sistemas de suporte à decisão clínica. Para os autores, é consensual que na prática médica dentária ainda não existe a mesma quantidade e qualidade de programas de suporte clínico como existe na área da medicina. Como tal, propuseram uma nova qualificação:
1. Sistemas estáticos. 2. Sistemas dinâmicos.
Este tipo de nominação permite refletir sobre a abordagem adotada na conceção e implementação do sistema dentro do fluxo de trabalho clínico.
Os sistemas estáticos são aqueles que não possuem a habilidade de aprendizagem que os sistemas dinâmicos podem fornecer aos médicos dentistas. Segundo os autores, um sistema dinâmico pode fornecer em tempo-real suporte personalizado ao clínico enquanto analisa, por exemplo, uma ficha médica individual do paciente, capacidade de raciocínio e autoaprendizagem com atualizações constantes.(11)
Se um sistema não tem a capacidade de se atualizar, é considerado estático.(11)
De uma forma geral, o sistema de suporte à decisão clínica, independentemente da sua classificação, tem origem informática, e a evolução tecnológica é uma necessidade que precede os clínicos e os pacientes nos dias de hoje.
1.4 Aplicação dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica em
Medicina Dentária
Os sistemas de suporte à decisão clínica têm-se mostrado uma mais valia para todas as áreas médicas.(8,10,11,15,21) Todavia, na área da Medicina Dentária a
busca incessante por novos sistemas de suporte à decisão clínica tem sido um tema discutido por várias décadas, com o objetivo de permitir a progressão médica em todas as especialidades.(22,23)
Desde então, a evolução tecnológica permitiu a inovação de imensos sistemas de suporte ligados ao diagnóstico, à manutenção dos registos clínicos eletrónicos, à gestão de material utilizado em ambulatório, à prescrição médica, ao planeamento de tratamentos, entre outros.(21,24–27)
White et al (14), numa revisão de toda a literatura dos sistemas de suporte à
decisão clínica, descreveram vários sistemas e agruparam-nos em sete grupos distintos:
1. Traumatologia e emergências médicas. 2. Dor orofacial e diagnóstico diferencial. 3. Medicina oral.
4. Radiologia oral. 5. Ortodontia.
6. Diagnóstico pulpar.
7. Reabilitação oral com desenho de prótese parcial removível.
Desde 1996, que os avanços tecnológicos têm permitido a criação de sistemas nestas especialidades da Medicina Dentária, surgindo inúmeras plataformas criadas para melhorar o desempenho clínico.
Brickley et al (28), desenvolveram um sistema de redes neuronais de apoio à
decisão sobre o plano de tratamento de terceiros molares inferiores. Ainda os mesmos autores, em 1998, criaram uma nova rede neuronal para melhor os sistemas de suporte à decisão clínica na área da Medicina Dentária. (13)
Na área da Dentisteria, Benn et al (29,30) desenvolveram um sistema que auxilia
no tratamento a adotar em situações de lesões de cárie. Na área da Medicina Oral, Bruins et al (31) abordaram a conduta que o clínico deve ter em atenção em
relação às patologias malignas da cabeça e pescoço. Ainda nesta área, surgiam sistemas de redes neuronais que possibilitaram a identificação de indivíduos com risco de desenvolvimento de cancro oral ou lesões pré-cancerosas.(32)
Para além de todas estas áreas, criaram-se sistemas para a realização de planos de tratamento em medicina dentária, avaliação de tratamentos endodônticos, desenhos de próteses removíveis, ortodontia e reabilitação com implantes.(2,24,33–37)
Embora pese que todas estes sistemas foram surgindo desde os anos 90, nos dias de hoje, a Medicina Dentária continua em constante evolução.
Em 2012, Lee et al (37), desenvolveram um sistema de seleção de abutments de
implantes. Mago et al (38), criaram um sistema de suporte à decisão clínica que
permitiu identificar os sintomas do paciente (que geralmente são vagos), e torna-los mais simples de compreender de forma detalhada para poder atingir um diagnóstico definitivo. Outro sistema recente aborda o tratamento das lesões de cárie, considerando as preferências do paciente.(39) Por outro lado, Bessani et al (40) projetaram um sistema que relaciona a história clínica do paciente com
fatores de risco de cárie.
Em 2014, Viana et al (25) lançaram um sistema de suporte à decisão clínica
baseado em diferentes guidelines que permitia avaliar o risco estético em reabilitações protéticas utilizando gengiva em cerâmica. Com este sistema obtem-se um grau de risco da reabilitação protética – risco baixo, moderado ou elevado.
De um modo geral, os sistemas de suporte à decisão clínica contribuem para uma prática clínica baseada na evidência científica, permitindo ao clínico obter em tempo real o melhor diagnóstico e o melhor plano de tratamento para cada doente. Os estudos comprovam que há uma melhoria do estado de saúde oral do paciente e uma menor taxa de erro na prática médica. Por outro lado, importa realçar, que estes sistemas têm de ser usados de forma correta por parte do clínico para obter o melhor outcome possível.(7,10,15,41)
1.4.1 Classificação SAC
Atualmente, não existe nenhum sistema globalmente aceite de suporte à decisão clínica relacionado com o grau de complexidade de uma reabilitação protética com recurso a implantes.(2)
Tanto a intervenção cirúrgica como a protética, é feita consoante a experiência e conhecimento do clínico. Todavia, para o Médico Dentista realizar um bom diagnóstico e um bom plano de tratamento é necessário perceber o grau de dificuldade e de risco de uma reabilitação protética.
Em 2003, com esse pressuposto, o International Team for Implantology (ITI), adotou uma classificação que já havia desenvolvido (Simples, Avançada e Complexa) e criou um sistema que permite determinar o grau de complexidade de uma reabilitação em duas fases:
1. Avaliação da intervenção cirúrgica; 2. Avaliação da intervenção protética.
A Classificação SAC ajuda o clínico a perceber o grau de dificuldade do tratamento, no diagnóstico, e na projeção de um plano de tratamento.
Atualmente, a Classificação SAC engloba três parâmetros finais: 1. S – Straightfoward (Simples);
2. A – Advanced (Avançado); 3. C – Complex (Complexo).
Para uma utilização correta da classificação SAC, os autores estipularam vários pressupostos que devem ser cumpridos.(2)
1. Pressupostos gerais:
a. O tratamento deve ser realizado em ambiente assético e com uma equipa operatória;
b. Deve estar disponível um adequado apoio clínico e laboratorial; c. Devem ser seguidos protocolos clínicos para atuação médica.
2. Pressupostos relacionados com os pacientes:
a. As condições médicas gerais do paciente não podem estar comprometidas ou mal-esclarecidas;
b. Os pacientes têm que ter expectativas realistas de acordo com o plano de tratamento estabelecido.
3. Pressupostos específicos:
a. O tipo, dimensão e número de implantes a ser colocados, devem ser apropriados ao local;
b. Os implantes estão corretamente posicionados e espaçados; c. Os materiais restauradores utilizados são os apropriados para o
caso clínico.
Após a verificação de todos os pressupostos da Classificação SAC, esta pode ser aplicada para a avaliação de cada caso clínico.
Esta classificação é constituída por diversos fatores inseridos em dois grupos – fatores determinantes genéricos e fatores modificadores. Os genéricos direcionam para o tipo de classificação final funcionando como um valor padrão para cada caso, enquanto que os fatores modificadores têm a característica de puder alterar a classificação final, aumentando ou diminuindo a dificuldade do tratamento.(2)
1. Fatores Determinantes Genéricos(2):
a. Zona Estética vs Zona Não-Estética; b. Complexidade do tratamento; c. Risco de complicações. 2. Fatores Modificadores(2): a. Genéricos; b. Estéticos; c. Cirúrgicos; d. Restauradores.
1.4.2 Fatores determinantes genéricos
A classificação determinada para o grau de dificuldade, será baseada nos seguintes critérios:
Zona Estética vs Zona Não-Estética
Uma zona de reabilitação estética pode ser definida, pelos autores, como um local onde as margens gengivais adjacentes à zona de tratamento são visíveis durante o sorriso, ou apresentam importância estética para o paciente.(2)
Para a Classificação SAC, os casos que não se visualizam no sorriso, ou não se encontram numa região anterior, não obtendo assim, risco estético, são considerados casos simples (Straightforward). Para os autores, zonas de reabilitação em regiões anteriores serão classificadas como avançadas ou complexas, segundo o risco estético.(2)
Complexidade do tratamento
A complexidade do tratamento, quer pela intervenção cirúrgica, quer pela intervenção protética, deve ser avaliada considerando o número de etapas que o tratamento envolve, assim como o número total de zonas que serão sujeitas a intervenção. Para os autores, o nível de complexidade é proporcional ao número de etapas e de objetivos a serem cumpridos.(2)
Dawson et al (2) explicam que, se o clínico consegue prever o resultado final com
clareza, então a reabilitação protética pode ser de menor complexidade. Os autores referem ainda, que uma intervenção cirúrgica de uma única zona edêntula com espaço menor que 7 mm numa área posterior, será de menor dificuldade do que, por exemplo, uma intervenção cirúrgica de uma zona edêntula no setor anterior.
Risco de complicações
Como em qualquer procedimento médico e cirúrgico, existem riscos que podem afetar o plano de tratamento ou complicar a taxa de sucesso e estabilidade do tratamento a curto ou a longo prazo. Como tal, a Classificação SAC permite que seja possível identificar esses riscos numa fase inicial da avaliação e do planeamento, de forma a minimizar a taxa de insucesso.(2)
Para além disso, os pacientes podem ser informados acerca desses riscos e as expectativas perante o resultado final podem ser controladas.(2)
A Classificação SAC atende a fatores: Biológicos;
Técnicos; Estéticos;
Impostos pelos pacientes;
Interferem diretamente com o plano de tratamento.
Desta forma, as potenciais complicações, contribuem para o resultado padrão final, podendo posteriormente ser modificadas.(2)
1.4.3 Fatores Modificadores
Embora os fatores determinantes genéricos influenciem maioritariamente a classificação padrão, os modificadores podem aumentar o grau de dificuldade do tratamento, alterando a classificação final(Tabela 1).(2)
1. Modificadores Genéricos
a. Nível de experiência clínicaA Classificação SAC padrão é independente das habilidades e competências do médico. Para os autores, uma intervenção simples (Straightforward) representa um caso que, independentemente da experiência clínica do médico, não é complicado. No entanto, um caso complexo (Complex) apresenta a mesma dificuldade para um clínico com mais ou menos experiência. Todavia, embora o grau de complexidade seja elevado, o fator modificador será a experiência e a competência clínica. Um clínico mais experiente apresenta maior capacidade para superar as adversidades que possam acontecer durante a intervenção.(2)
b. Saúde geral do paciente
A saúde geral do paciente é um fator modificador genérico, uma vez que pacientes comprometidos apresentam maior dificuldade na execução do plano de tratamento, assim como uma maior taxa de complicações. Os autores referem que, um paciente fumador ou com diabetes mellitus descontrolados tem uma maior probabilidade de insucesso aquando da reabilitação com recurso a implantes.(2)
c. Crescimento craniofacial
A idade do paciente é um fator genérico que se deve ter em conta na reabilitação com implantes. A colocação de implantes em pacientes que ainda não tem o seu crescimento craniofacial terminado pode retardar o crescimento alveolar, resultando, futuramente, numa má colocação dos implantes.(2)
d. Fatores iatrogénicos
Os fatores iatrogénicos podem, em comparação com os genéricos, ter um peso na classificação final, uma vez que planos de tratamento mal idealizados afetam todas as fases de intervenção cirúrgica e protética. Para além disso, importa salientar, que a reabilitação protética depende fortemente da intervenção cirúrgica, e, como tal, uma má colocação tridimensional dos implantes torna a reabilitação protética mais complexa, alterando a classificação final.(2)
Tabela 1 – Fatores Genéricos
Simples Avançado Complexo
F ato re s g en ér ic o s Expectativa
do paciente Baixa Média Alta
Saúde Geral Saudável Comprometido
Saúde
Periodontal Saudável
História de Periodontite
Higiene Oral Boa Suficiente Insuficiente
Hábitos
tabágicos Não fumador
Fumador < 10 cigarros por dia Fumador > 10 cigarros por dia
2. Modificadores estéticos
Os critérios modificadores estéticos aplicam-se quando a reabilitação final e a margem gengival são visíveis durante a função ou durante o sorriso do paciente. Fazem parte destes critérios: o estado de saúde geral do paciente, as expectativas do paciente, a linha do sorriso, o biótipo gengival e o volume dos tecidos moles circundantes.
a. Estado de Saúde
O estado de saúde geral do paciente para além de ser um fator modificador genérico, é também um modificador estético da reabilitação. A reabilitação com implantes em pacientes com o estado de saúde comprometido torna-se frequentemente mais difícil, uma vez que existe uma menor previsibilidade do processo de cicatrização.(2)
Para além disso, os autores acrescentam que o tabagismo se torna um fator de risco preponderante na reabilitação com implantes. O paciente fumador apresenta um efeito negativo na cicatrização e manutenção dos implantes a curto e a longo prazo, demonstrando um elevado risco estético, dificultando todo o tratamento.(2,42–45)
b. Expectativas do paciente
Um dos requisitos mais importante para um paciente, é a realidade do tratamento corresponder à sua expectativa. A sua satisfação é um dos objetivos a alcançar na reabilitação oral com implantes e serve como um parâmetro para avaliar o sucesso do tratamento final.(1)
É importante para a reabilitação final, o médico conseguir controlar as expectativas do paciente, e informá-lo devidamente sobre todas as dificuldades envolventes, principalmente quando esta aborda uma zona estética. Assim sendo, pacientes com altas expectativas em relação ao tratamento numa região que é visível em função ou em sorriso torna o tratamento ainda mais complexo.(2)
c. Linha do Sorriso
Ao falar de uma zona estética, falamos de toda a área que é visível durante a função ou durante o sorriso do paciente.(2) Como tal, a linha do sorriso é definida
pela posição do bordo inferior do lábio superior em máximo sorriso, e pode ser classificada como linha de sorriso alta, média ou baixa.(46)
Viana et al (25), aquando da explicação da linha do sorriso para a utilização de
uma ferramenta informática para avaliação do risco estético de uma reabilitação com gengiva em cerâmica, explicam que a linha do sorriso é uma das mais importantes ferramentas para avaliar o risco estético.
Assim sendo, Dawson et al (2) explicam que um tratamento exposto durante o
sorriso e durante a função é um fator importante que aumenta a complexidade da reabilitação final com implantes.
d. Biótipo gengival
O biótipo gengival é um fator modificador estético que influencia o resultado da reabilitação final. Para os autores existem 3 tipos de biótipo gengival: fino, médio e espesso.(2)
Nos dentes naturais, a gengiva associada a biótipos finos é caraterizada por margens gengivais bastante festonadas e coroas dentárias com forma triangular. No caso de biótipo espesso, a margem gengival tem um perfil festonado mais baixo e as coroas em forma retangular. Todavia, a quantidade de mucosa queratinizada é maior nos casos de biótipos espessos do que em biótipos finos, reduzindo o risco de complexidade da reabilitação final.(2)
Como tal, é bastante importante a identificação do tipo de biótipo gengival para perceber se poderá influenciar aumentar o risco estético final.(2)
e. Volume dos tecidos moles circundantes
Outro parâmetro que influencia a avaliação do risco estético, é o volume dos tecidos circundantes. Estes são responsáveis pela correta colocação do implante e posterior reabilitação protética, criando uma harmonia e simetria do tratamento final. É importante o médico dentista realizar uma correta avaliação do volume e da quantidade de osso perdido a partir do ponto de contacto até à crista óssea relacionado com o(s) dente(s) adjacente(s).
3. Modificadores cirúrgicos
Os fatores modificadores cirúrgicos são responsáveis pela avaliação da possível intervenção cirúrgica, podendo ou não alterar a classificação padrão definida pelos fatores genéricos (Tabela 1).
a. Volume ósseo
O volume ósseo é um requisito major para a reabilitação de uma zona edêntula com recurso a implantes, pois o osso pós-extracional sofre alterações morfológicas que resultam numa reabsorção, levando a perdas verticais e/ou horizontais ósseas.(2)
Para os autores, um caso simples (Straightforward) é aquele que possui osso vertical e horizontal em quantidade suficiente para a colocação de um implante. Em contrapartida, num caso avançado (Advanced), será necessário fazer uma regeneração aparente da deficiência óssea horizontal. Num caso complexo (Complex) existe total deficiência vertical e horizontal (Tabela 2).
b. Risco anatómico
A intervenção cirúrgica para a colocação de implantes dispõe de riscos anatómicos que são necessários ter em atenção por parte do clínico. Existem estruturas que o médico deve respeitar, como por exemplo: raízes dos dentes adjacentes, estruturas neurovasculares, o seio maxilar, seio nasal e a possibilidade de perfuração da cortical óssea. Como tal, para os autores, um caso simples (Straighforward) é aquele que não apresenta grande proximidade a estruturas anexas.(2)
c. Risco estético
O risco estético embora seja um fator genérico, é também um fator modificador cirúrgico que engloba várias temáticas, sendo parte deste fator a zona da reabilitação, o biótipo gengival e a quantidade de osso na cortical vestibular. A resposta por parte do clínico a estas questões influencia o resultado da classificação final (Tabela 3).(2)
d. Complexidade do tratamento
A complexidade de um tratamento é caraterizada pelo conjunto de etapas e procedimentos que são precisos cumprir para realizar o tratamento. Para os autores, um tratamento que envolva mais etapas cirúrgicas do que a preparação do leito implantar, como por exemplo manejo dos tecidos moles, aumenta a dificuldade da realização do tratamento.(2)
e. Complicações
Todo e qualquer procedimento cirúrgico apresenta algumas complicações que são possíveis de se prever e, por vezes, de evitar. Os autores consideram que para avaliar este parâmetro, é necessário perceber o risco das possíveis complicações cirúrgicas e a consequência das mesmas para fazer uma correta avaliação da complexidade do tratamento.(2)
Tabela 2 – Fatores cirúrgicos da classificação SAC (Adaptado de Dawson et al (2))
FATORES CIRÚRGICOS GRAU DE DIFICULDADE
Baixo Moderado Alto
Volume ósseo
Horizontal Adequado Deficiência horizontal, permitindo enxerto na mesma sessão necessitando de enxerto prévio Deficiência horizontal,
Vertical Adequado
Pequena deficiência da crista, ou proximidade anatómica, necessitando implantes mais
curtos
Deficiência, necessitando de enxerto prévio
Risco anatómico Proximidade com estruturas
anatómicas Baixo risco de proximidade Moderado risco de proximidade Alto risco de proximidade Risco estético
Zona estética Não Sim
Biótipo gengival Espesso Fino
Largura da parede vestibular
óssea ≥ 1 mm ≤ 1 mm
Complexidade Procedimentos adicionais
que podem ser necessários
Colocação de implante sem procedimentos adicionais
Colocação de implante com procedimentos adicionais em
simultâneo
Colocação de implante com diferentes procedimentos
adicionais Complicações
Risco de complicações
cirúrgicas Mínimo Moderado Alto
Consequências das
complicações Sem efeitos adversos Comprometimento do tratamento
Comprometimento severo do tratamento
Tabela 3 – Critérios do volume ósseo
Simples Avançado Complexo
V o lu me ó s se o
Volume ósseo horizontal e vertical
suficientes X
Deficiência horizontal, com enxerto na
mesma sessão X
Deficiência horizontal com enxerto
prévio X
Deficiência vertical ou deficiência
horizontal e vertical X
Tabela 4 – Fatores de risco estético
Simples Avançado Complexo
F a to re s d e r is c o e s té ti c o
Linha labial Sem exposição da papila
Exposição da papila
Exposição da margem gengival Biótipo gengival Espesso Espessura média Fino Formato das coroas
dentárias Retangular Triangular
Infeção na área do
implante Nenhuma Crónica Aguda
Nível ósseo dos
adjacentes < 5 mm do ponto de contacto ponto de contacto 5.5 a 6.5 mm do > 7 mm do ponto de contacto Dentes adjacentes Hígidos Restaurados Extensão do espaço
edêntulo ≥ 7 mm ≤ 7 mm 2 ou mais dentes Anatomia dos
1.4.4 SAC Assessment Tool
Na sequência da Classificação SAC, surgiu a SAC Assessment Tool.
A SAC Assessment Tool é uma ferramenta informática que tem em si um motor de interferência com base em guidelines definidas pela Classificação SAC. É possível, através da ferramenta informática, elaborar um documento com as características clínicas de um paciente, fornecendo ao clínico o grau de complexidade do caso em questão para uma possível intervenção cirúrgica e protética.
Para além de ajudar o Médico como suporte na decisão clínica, a SAC
Assessment Tool cria uma base de documentação do paciente, após ser gerado
o documento final. Este documento pode ajudar o médico a interagir com o paciente ao expor a reabilitação com os riscos associados, de forma a obter a melhor correspondência médico-paciente. Para além disso, permite o diálogo entre médicos de maneira a projetar o melhor plano de tratamento. Todavia importa salientar que, a SAC Assessment Tool, embora seja uma ferramenta informática baseada em guidelines, também tem associada a si uma taxa de erro, se não forem cumpridos os pressupostos que os autores descrevem. Deve funcionar como um complemento a um plano de tratamento rigoroso e detalhado.
Os objetivos definidos nesta investigação foram os seguintes:
1) Efetuar uma análise descritiva dos pacientes desdentados parciais observados nas áreas disciplinares de Prostodontia na Clínica Dentária Universitária da UCP, ao nível da situação sócio-demográfica, caracterização da desdentação parcial e avaliação das condições inerentes a uma reabilitação com implantes dentários.
2) Validar a ferramenta informática “SAC Assessment Tool – Avaliação
Cirúrgica” na avaliação do grau de risco da cirurgia de colocação de implantes
A metodologia aqui apresentada dividiu-se em duas fases:
1. Análise e caracterização da desdentação parcial dos pacientes da Clínica Dentária Universitária da Universidade Católica Portuguesa, em Viseu. 2. Validação da ferramenta informática “SAC Assessment Tool”.
1ª FASE - Análise e caracterização da desdentação parcial dos pacientes da Clínica Dentária Universitária - Universidade Católica Portuguesa, em Viseu. Efetuou-se uma análise de zonas desdentadas de pacientes desdentados parciais, selecionados de forma consecutiva, nas disciplinas de Prostodontia Removível e Prostodontia Fixa, entre os meses de Outubro e Março (2016/2017). Todas estas áreas desdentadas foram avaliadas ao nível das condições clínicas e fatores de risco inerentes a uma cirurgia de colocação de implantes dentários, utilizando a ferramenta informática de suporte à decisão clínica SAC Assessment
Tool.
Para fazer esta avaliação efetuou-se: Análise da história clínica do paciente
Preenchimento de um questionário de recolha de dados relacionados com o tema em análise (Anexos 1, 2 e 3).
Exame clínico.
Em todos os pacientes foi avaliado o grau de complexidade do caso clínico a nível cirúrgico, de acordo com a Classificação SAC utilizando a ferramenta informática de suporte à decisão clínica SAC Assessment Tool, disponível de forma gratuita em: http://www.iti.org/SAC-Assessment-Tool).
Critérios de inclusão da amostra
Neste estudo foram incluídos os pacientes que compareceram nas consultas de Prostodontia Removível e Prostodontia Fixa que cumpriam os seguintes parâmetros:
Pacientes adultos (idade superior a 18 anos)
Pacientes em 1ª consulta (consulta de avaliação clínica) nas áreas disciplinares de Prostodontia Fixa e Prostodontia Removível, sem qualquer reabilitação oral protética.
Pacientes desdentados parciais com uma zona desdentada (no mínimo) para avaliação.
Critérios de exclusão da amostra
Do estudo foram excluídos todos os pacientes que eram desdentados totais e não correspondiam aos pressupostos (pacientes / específicos) descritos para a utilização da Classificação SAC:
1) As condições médicas gerais do paciente não podem estar comprometidas ou mal-esclarecidas.
2) Os pacientes têm que ter expectativas realistas de acordo com o plano de tratamento estabelecido.
Pressupostos específicos
1) O tipo, dimensão e número de implantes a ser colocados, devem ser apropriados ao local.
2) Os implantes estão corretamente posicionados e espaçados.
Método de colheita de dados
O questionário incluiu o nome e número da ficha clínica do paciente, idade, sexo, local de residência, nível de escolaridade e as classificações de Kennedy e do
American College of Prosthodontics para desdentados parciais.(47) A
classificação SAC foi efetuada por cada zona desdentada.
Toda a recolha de dados foi efetuada sob supervisão de um docente das áreas disciplinares de Prostodontia Removível e Prostodontia Fixa.
2ª FASE - Validação da ferramenta informática “SAC Assessment Tool” Numa segunda fase foram selecionados de forma aleatória 30 casos clínicos, dos quais foram recolhidos dados da anamnese, modelos de estudo, fotografias intra-orais e radriografias panorâmicas.
Todos os modelos foram analisados, com e sem acesso à ferramenta informática – SAC Assessment Tool por um Médico Dentista de reconhecido mérito clínico na área da reabilitação oral com recurso a implantes dentários, cujos dados foram considerados como “Gold-standard” para efeitos de análise comparativa. Posteriormente, os mesmos modelos foram alvo de análise por um grupo de três Médicos Dentistas com as seguintes características: experiência clínica superior a 5 anos, e formação pós-graduada na área da Implantologia.
Todos os envolvidos, efetuaram a análise de risco de cada caso clínico, na sua vertente cirúrgica, em duas etapas:
1. sem recurso à ferramenta informática SAC; 2. com recurso à ferramenta informática SAC.
Por fim, todos estes dados foram processados e sujeitos a uma análise estatística com a colaboração do MEDCIDS-FMUP, com vista à determinação da concordância inter- e intra-observador através do programa estatístico R
Project® seguindo as seguintes medidas de concordância:
1. Proporção de concordância (agreement): mede a proporção de ocorrências em que os observadores concordam na classificação.
2. Inter-class correlation (icc): teste de estimativa da variabilidade total de
medidas devido a variações entre indivíduos. O ICC permite avaliar a reprodutibilidade de um estudo classificando-o como um estudo não reprodutível, satisfatório ou excelente.
3. Cohen ou Fleiss Kappa (kappa) – medida de concordância que permite uma interpretação das variações de resposta obtidas nas avaliações dos clínicos, analisando quanto da concordância observada não é devido apenas ao acaso. De acordo com os resultados obtidos, pode não haver concordância ou uma concordância leve / considerável / moderada / substancial /excelente.
O principal objetivo foi avaliar o risco cirúrgico. Cada paciente foi avaliado segundo diferentes parâmetros:
1. Risco anatómico; 2. Risco estético;
3. Complexidade cirúrgica; 4. Risco de complicações
Todos estes parâmetros foram caracterizados segundo o código Simples, Avançado ou Complexo.
A concordância foi medida através das seguintes comparações:
Resultados do “Gold-standard” vs “Resultados do “Gold-standard” com recurso à SAC Assessment Tool.
Resultados do Avaliador 1 vs Avaliador 2 vs Avaliador 3.
Resultados do Avaliador 1 vs Avaliador 1 com recurso a SAC Assessment
Tool.
Resultados do Avaliador 2 vs Avaliador 2 com recurso a SAC Assessment
Tool.
Resultados do Avaliador 3 vs Avaliador 3 com recurso a SAC Assessment
Tool.
Resultados do Avaliador 1 vs Avaliador 2 vs Avaliador 3 utilizando a SAC
Assessment Tool.
Avaliação do “Gold-standard” vs Resultados do Avaliador 1. Avaliação do “Gold-standard” vs Resultados do Avaliador 2. Avaliação do “Gold-standard” vs Resultados do Avaliador 3.
Avaliação do “Gold-standard” vs Resultados do Avaliador 1 com recurso à
SAC Assessment Tool.
Avaliação do “Gold-standard” vs Resultados do Avaliador 2 com recurso à
SAC Assessment Tool.
Avaliação do “Gold-standard” vs Resultados do Avaliador 3 com recurso à
SAC Assessment Tool.
Avaliação do “Gold-standard” utilizando a SAC Assessment Tool vs Resultados do Avaliador 1 com SAC Assessment Tool.
Avaliação do “Gold-standard” utilizando a SAC Assessment Tool vs Resultados do Avaliador 2 com SAC Assessment Tool.
Avaliação do “Gold-standard” utilizando a SAC Assessment Tool vs Resultados do Avaliador 3 com SAC Assessment Tool.
Os resultados de concordância foram ainda classificados de acordo com os seguintes níveis:
Tabela 5 – Valor de kappa e concordância
Valor de Kappa Concordância
0 Sem concordância 0 – 0,20 Leve 0,21 – 0,40 Considerável 0,41 – 0,60 Moderada 0,61 – 0,80 Substancial 0,81 – 1 Excelente
Tabela 6 – Valor do ICC
Valores do ICC Interpretação da reprodutibilidade do estudo
ICC < 0,4 Não reprodutível
0,4 ≤ ICC < 0,75 Satisfatório
4.1. Descrição da amostra
Neste estudo foram observados 60 pacientes, que compareceram nas consultas de Prostodontia Removível e Prostodontia Fixa do 5º ano do Mestrado Integrado em Medicina Dentária, durante o 1º Semestre do ano letivo de 2016/2017. A observação destes pacientes permitiu identificar 150 zonas edêntulas, passíveis de uma avaliação cirúrgica para colocação de implantes dentários recorrendo à ferramenta informática – SAC Assessment Tool.
4.2 Género e Idade
Do total da amostra analisada, constituída por 60 pacientes, 31 (52,00%) pertencem ao género feminino e 29 (48,00%) ao género masculino.
Relativamente à distribuição da idade (Tabela 7), a amostra foi dividida em 6 grupos, com faixas etárias compreendidas entre os 25 e os 85 anos. A faixa etária dos 25 – 35 anos foi a menos representada, com um total de 5 pacientes. Por oposição, a faixa etária dos 56 – 65 anos foi a mais representada com um total de 16 pacientes. A grande maioria da amostra em estudo tinha uma idade compreendida entre 46-85 anos (81,65%).
A idade mínima observada da amostra foi 27 anos, enquanto que a idade mais elevada foi 83 anos. A média de idades foi de 60,45 anos.
Tabela 7 – Distribuição da idade dos pacientes
Idade Frequência Percentagem 25 - 35 anos 5 8,33% 36 – 45 anos 6 10,00% 46 – 55 anos 11 18,33% 56 – 65 anos 16 26,66% 66 – 75 anos 12 20,00% 76 – 85 anos 10 16,66% Total 60 100%
4.3 Classificação de Kennedy e Classificação do Edentulismo
Parcial
Quanto à Classificação de Kennedy (Tabela 8), foi analisado o número de pacientes para cada Classe de Kennedy superior e inferior, variando entre I, II, III e IV.
Na arcada superior a classe mais prevalente foi a classe III, com um total de 31 pacientes (51,66 %). Note-se que 5,02% da amostra (3 indivíduos) apresentavam a dentição total na arcada superior.
Ao analisar a arcada inferior, a classe I foi a mais prevalente com um total de 24 indivíduos (40,00%), seguida da classe III com um total de 21 pacientes (35,00%).
Tabela 8 – Classificação de Kennedy
No que concerne à Classificação do Edentulismo Parcial, 38 indivíduos foram classificados com classe IV, 12 pacientes - classe III e 5 pacientes classe II e classe I.
Tabela 9 – Classificação do Edentulismo Parcial - ACP
Classificação de Edentulismo Parcial Frequência Percentagem Classe I 5 7,50% Classe II 5 7,50% Classe III 12 20,00% Classe IV 38 65,00% Superior Inferior Classificação de Kennedy Classe I 16 pacientes (26,66%) 24 pacientes (40,00%) Classe II 10 pacientes (16,66%) 15 pacientes (25,00%) Classe III 31 pacientes
(51,66%) 21 pacientes (35,00%) Classe IV 0 pacientes (0%) 0 pacientes (0%)
4.4 Localização das zonas edêntulas
A distribuição da amostra (n=150) foi feita por sextantes, permitindo quantificar a quantidade de zonas desdentadas posteriores e inferiores pertencentes à arcada superior ou inferior.
Das 150 zonas desdentadas, 30 situavam-se em áreas anteriores (20,00%) e 120 nas áreas posteriores (80,00%). A arcada superior apresentou maior prevalência de zonas desdentadas com 87 casos (58,00% da amostra). A arcada inferior 63 zonas edêntulas (42,00% da amostra).
Fig. 9 – Localização das zonas edêntulas 150 zonas edêntulas Área anterior (30 zonas) Superior (21 zonas) - 70,00% Inferior (9 zonas) - 30,00% Área posterior (120 zonas) Superior (66 zonas) - 55,00% Inferior (54 zonas) - 45,00%
4.5 Análise descritiva da Classificação SAC
4.5.1 Análise descritiva dos Fatores Genéricos da Classificação SAC Os fatores genéricos analisados foram a expectativa do paciente, estado de saúde geral do paciente, estado de saúde periodontal, higiene oral, hábitos tabágicos, crescimento esquelético, acesso à área cirúrgica.
No caso das expectativas do paciente para a reabilitação de cada zona edêntula (n=150), 99 casos revelaram uma expectativa média (66,00%), 36 áreas edêntulas revelaram uma expectativa alta (24,00%), e 15 zonas foram classificadas com uma expectativa baixa (10,00%).
Em relação ao estado de saúde geral do paciente, da amostra total (n=60), 28 indivíduos (46,66%) responderam que não tinham qualquer tipo de patologia e 32 pacientes (53,33%) foram considerados medicamente comprometidos. No que concerne à saúde periodontal dos doentes, da totalidade da amostra (n=60), 44 apresentavam histórico de doença periodontal (73,33%), e 16 eram periodontalmente sãos (26,67%).
Quando à higiene oral, 13 pacientes tinham uma boa higiene (21,66%), 25 apresentavam uma higiene suficiente (41,66%) e 22 dos casos mostraram sinais de higiene oral insuficiente (36,66%).
Em relação aos hábitos tabágicos, 53 indivíduos não eram fumadores (88,33%), 6 pacientes fumavam menos de 10 cigarros por dia (10,00%), e apenas 1 paciente fumava mais de 10 cigarros por dia (1,66%).
Por fim, todos os pacientes tinham concluído o seu crescimento craniofacial/esquelético e o acesso para a intervenção cirúrgica, em todas as zonas edêntulas (n=150) foi considerado adequado.
Quanto à extensão das áreas edêntulas a reabilitar (n=150) 46 eram espaços unitários (30,66%), 74 tinham uma área menor a 3 dentes (49,33%) e 30 áreas edêntulas correspondiam a um espaço maior do que 3 dentes (20,00%).
Gráfico 1 – Fatores genéricos
4.5.2 Fatores de risco estético
O risco estético é um fator ponderado na determinação do grau de complexidade cirúrgico e protético. Os fatores de risco estético encontram-se descritos na “Introdução” na Tabela 4. Foram avaliados os parâmetros das áreas desdentadas visíveis no sorriso de cada paciente. Do total das zonas desdentadas (n=150), 21 eram visíveis no sorriso e 129 não apresentavam risco estético como fator preponderante. (Gráfico 2)
10,00% 47,00% 27,00% 22,00% 88,00% 66,00% 42,00% 10,00% 24,00% 53,00% 73,00% 36,00% 2,00% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Expectativa do paciente Saúde Geral Saúde Periodontal
Higiene Oral Hábitos Tabágicos
Simples Avançado Complexo
Gráfico 2 – Percentagem de zonas edêntulas por fator de risco estético 9,52% 76,19% 57,14% 100,00% 38,09% 38,09% 42,85% 52,38% 71,42% 19,05% 42,85% 23,81% 19,05% 4,76% 42,85% 19,05% 61,90% 33,33% 47,61% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%
Linha labial Biótipo gengival Formato das coroas dentárias
Infecção na área do implante
Nível ósseo dos adjacentes
Dentes adjacentes Extensão do espaço edêntulo Anatomia dos tecidos moles Simples Avançado Complexo
4.5.3 Volume ósseo
O volume ósseo é um fator preponderante na avaliação cirúrgica para a reabilitação oral recorrendo ao uso de implantes dentários. Todas as zonas edêntulas (n=150) foram avaliadas de acordo com disponibilidade óssea vertical e horizontal dentro dos seguintes parâmetros:
1. Volume ósseo horizontal e vertical suficientes;
2. Deficiência horizontal, com enxerto na mesma sessão; 3. Deficiência horizontal, com enxerto prévio;
4. Deficiência vertical, ou deficiência horizontal e vertical;
Gráfico 3 – Avaliação do Volume Ósseo
11,33%
21,33%
44,66% 21,33%
Volume Horizontal e Vertical suficiente
Deficiência Horizontal, com enxerto na mesma sessão Deficiência Horizontal, com enxerto prévio
4.5.4 Análise descritiva da Classificação SAC
Após a análise de todos os parâmetros pertencentes a SAC Assessment Tool, as 150 zonas edêntulas foram classificadas, obtendo assim os seguintes resultados:
Gráfico 4 – Classificação das áreas desdentadas
Conclui-se que, após analisar 150 áreas desdentadas de 60 pacientes aleatórios, a classificação SAC dominante é a Complexa com 50,66% dos casos.
18,66%
30,66% 50,66%
4.5.5 Validação da SAC Assessment Tool
Para a validação da ferramenta informática foram escolhidos 30 pacientes aleatoriamente com 104 zonas desdentadas sujeitas a avaliação cirúrgica para possível colocação de implantes dentários.
Após a avaliação feita pelo “Gold-standard”, Avaliador 1, Avaliador 2 e Avaliador 3 obteram-se os seguintes resultados, sem recurso à SAC Assessment Tool (Gráfico 5) e com recurso à SAC Assessment Tool (Gráfico 6)
Gráfico 5 – Nº de zonas edêntulas Simples, Avançadas ou Complexos sem recurso à SAC
Assessment Tool
Gráfico 6 – Nº de zonas edêntulas Simples, Avançadas ou Complexas com recurso à SAC
Assessment Tool 39 52 41 45 41 39 26 25 24 13 37 34 0 10 20 30 40 50 60
Goldstandard Avaliador 1 Avaliador 2 Avaliador 3
Simples Avançado Complexo 33 53 34 40 46 31 45 37 25 20 25 27 0 10 20 30 40 50 60
Goldstandard Avaliador 1 Avaliador 2 Avaliador 3
Simples Avançado Complexo
